मैं एआई के परिचय पर कक्षाएं ले रहा हूं, और शिक्षक ने कुछ बिंदु का उल्लेख किया कि क्लासिफायर जेरोआर के लिए, ज़ीरोआर के तहत सटीकता अन्य क्लासिफायरों की व्याख्या के लिए एक उपयोगी आधारभूत रेखा है। मैंने इस बारे में ऑनलाइन खोज की लेकिन अभी भी इसके चारों ओर मेरा सिर नहीं मिल सका, क्या कोई भी इसका मतलब बता सकता है कि कृपया इसका क्या मतलब है, अग्रिम धन्यवाद।मशीन लर्निंग में वर्गीकरण के बारे में एक प्रश्न
मुझे लगता है कि तर्क की रेखा निम्नानुसार है: एक ज़ीरोआर क्लासिफ़ायर बस सबसे सामान्य वर्ग (जैसा कि प्रशिक्षण डेटा की जांच करके पाया जाता है) के लिए प्रत्येक मान निर्दिष्ट करता है। इसका मतलब है कि यदि आपका डेटा 55% वर्ग ए, 10% कक्षा बी, 5% कक्षा सी आदि है तो ज़ीरोआर को 55% सही मिलेगा। यदि आपका डेटा 33% वर्ग ए है, 31% कक्षा बी, 28% कक्षा सी आदि तो ज़ीरोआर को 33% सही मिलेगा।
यादृच्छिक रूप से कक्षाओं को चुनने से बचाएं, यह बहुत ही कमजोर वर्गीकृत है जिसे आप प्राप्त कर सकते हैं और इसलिए आप अन्य क्लासिफायरों को माप सकते हैं कि वे इस न्यूनतम स्तर के प्रदर्शन की तुलना में कितनी अच्छी तरह से करते हैं। एक निश्चित डेटा सेट को देखते हुए, आप यह जानने के लिए ज़ीरोआर का उपयोग कर सकते हैं कि आप न्यूनतम प्रदर्शन की अपेक्षा कर सकते हैं।